大学発ベンチャー図鑑
技術分野 ／ AI・データ・ソフトウェア ／ 画像・映像・音声の認識

不良箇所を色塗りした画像で学習し、製品の欠陥を見つける

製造現場向けのAI画像検査・物体計数技術。特にNuLMiLは、画像上の不良を色塗りして学習させ、良品・不良品の判定や不良種別の分類を行う。

株式会社Anamorphosis Networks　京都大学発 ／ 京都府 京都市 ／ 2018年設立
公式サイトanamorphosis.net
研究発の技術 AI画像認識 外観検査 異常検知 自律学習 機械学習 画像処理
実用化の段階
研究実証販売
会社はソフトウェア利用社数300社突破を公表し、NuLMiLの導入事例や装置製品を掲載、2025年には導入企業を含む資本業務提携を公表している。
5製品
4提携・顧客
3特許
2出資者

しくみ

解こうとしている課題

目視検査の負担や検査員ごとの判定差、不良データ不足によるAI導入の難しさ、小ロット多品種生産で検査設備を個別に作り込む費用負担を解消する。

どう動くか

NuLMiLは、不良箇所を色分けした画像と良品画像を学習し、画像内の不良を検出・分類する。会社は、画像を左右に並べたA/B判定のフィードバックを使い、AIが学習時のパラメータを自律的に調整する機能を「オートノマス学習」と説明している。特許情報では、欠陥検出の学習・判定方法と、対象物の画像認識・計数方法が確認できる。

できるようになること

会社・京都府は、専門知識がない現場担当者でも検査AIを扱え、外観検査や棚卸しの効率化、人手不足への対応、品質向上につながるとしている。

技術の出自：会社の公式紹介によると、創業背景には京都大学大学院情報学研究科での学修と、ATRでの機械学習に基づくロボット制御研究がある。製品技術の特定の大学研究プロジェクトへの帰属は確認できず。 出典1 出典2 出典3 出典4 出典5

使われる場面

  • 製造業の外観検査・検品
  • 小型成形部品の全周・上面検査
  • 半導体ウェハー、樹脂・金属部品、容器などの欠陥検査
  • 鋼管などの本数計数、棚卸し
  • 産業用カメラ・検査設備の開発

優位性の主張

会社の主張
NuLMiLは、検査画像を左右に比較するA/Bテストのフィードバックを用いてAIがパラメータを自律調整する「オートノマス学習」を搭載すると会社が説明している。 出典
会社の主張
NuLMiLは良品学習と不良品学習を組み合わせ、良否判定に加えて未知の不良を含む不良種別分類が可能と会社が主張している。 出典
会社の主張
会社は、1不良あたり約20枚の画像でサンプル上100%に近い判定精度を示すと説明している。これは同ページ掲載サンプルにおける会社公表値。 出典
第三者の評価
京都府の企業紹介によると、同社と飯田照明が共同開発した産業用カメラは、筐体の工夫でIP65の防塵・防水性能を実現し、産業用カメラと比べ低コストで設備開発できると紹介されている。 出典

製品・サービス

販売中
NuLMiL

不良箇所を色塗りして学習し、製品の外観検査と不良種別分類を行うAIシステム。 出典

製造業の品質管理・生産技術・製造部門
販売中
FlashCount

スマートフォンで撮影した画像をクラウドAIで解析し、鋼管などの本数や棚卸対象を数えるアプリ。 出典

製造・流通など、鋼管や類似製品の棚卸しを行う事業者
販売中
IKZ-01

NuLMiLを搭載し、小型成形部品の全周と上面を検査する汎用外観検査装置。 出典

小型部品を製造する事業者
販売中
IKZ-02

NuLMiL搭載の外観検査装置。IKZ-01にロボットアームを組み合わせ、検査工程の自動化を進める。 出典

小型部品を製造し、検査工程の自動化を検討する事業者
段階不明
OpenPoC

AIや画像処理ソフトを無料で試し、製造現場での技術検証を支援する旧AIプラットフォーム。 出典

AI導入を検討する製造業、特に中小企業

これまでの歩み 新しい順

2025-05
資金調達
三機との株式取得による出資。3,000万円。株式会社三機 出典
2025-05
資本提携
三機株式会社：Anamorphosis Networks、三機、ヤマトエスロンが製造業DX推進に向け資本業務提携を公表。 出典
2023-07
共同開発
飯田照明株式会社：京都府の支援事業を活用し、量産型Webカメラの産業応用化を共同開発。 出典
2020-11
助成
働き方改革推進支援助成金（テレワークコース）。24万円。厚生労働省 出典（Gビズインフォ）
2020-10
認定
京都市「京都スマートプロダクト認定（OpenPoC）」 出典
2020-03
受賞
一般社団法人関西ニュービジネス協議会「関西NBCニュービジネスアワード2020 アントレプレナー部門賞」 出典
2020-01
資金調達
第三者割当増資。金額は非公表 出典

提携先・顧客

資本提携
三機株式会社　Anamorphosis Networks、三機、ヤマトエスロンが製造業DX推進に向け資本業務提携を公表。 出典
資本提携
ヤマトエスロン株式会社　NuLMiLを導入していると提携発表で紹介。資本業務提携を通じ製造業DXを推進。 出典
共同開発
飯田照明株式会社　京都府の支援事業を活用し、量産型Webカメラの産業応用化を共同開発。 出典
共同開発
Mipox株式会社　NEDO資料に共同研究等の相手先として記載。研究課題の成果と同社製品との関係は確認できず。 出典

特許

3 件 出典
Google PatentsおよびJ-GLOBALで確認できた国内の登録特許は3件（欠陥検出2件、画像計数1件）。欠陥検出の同一特許ファミリーにEP公開出願等を確認したが、外国公報は国内件数に含めない。
主な分野機械学習による製品欠陥の画像検出・分類、画像中の対象物の認識・計数
海外出願True
特許第7036477号／JP7036477B1「欠陥検出方法、欠陥検出システム、及び、欠陥検出プログラム」　株式会社Anamorphosis Networks ／ 登録 出典
特許第7036485号／JP7036485B1「欠陥検出方法、欠陥検出システム、及び、欠陥検出プログラム」　株式会社Anamorphosis Networks ／ 登録 出典
特許第6983451号／JP6983451B1「計数方法、計数システム、及び計数のためのコンピュータプログラム」　株式会社Anamorphosis Networks ／ 登録・有効とGoogle Patentsに表示 出典
EP4421731A1「Defect detection method, defect detection system, and defect detection program」　Anamorphosis Networks Co Ltd ／ 公開・審査中とGoogle Patentsに表示。日本の欠陥検出特許ファミリーの海外出願。 出典

会社の規模

従業員23名 出典
資本金3,300万円 出典
大学との関係共同研究ベンチャー
公式サイトanamorphosis.net

大学との関係

大学との関係
京都大学　会社沿革に2019年12月の京都大学内への本店移転を記載。採用ページでは京都大学発ベンチャーと紹介されている。大学の認定や共同研究契約そのものは確認できていない。 出典

出資者（公開情報で確認できた2社）

株式会社三機ヤマトエスロン株式会社
事業会社（CVCを含む） 2

会社や出資者の発表から確認した。出資者の種類は、AIが社名から付けたもの。個人の株主は載せていない。＊は、出典のページで社名を機械的に照合できなかったもの。

調査日：2026-10-03
このページの出典：16件
法人番号：8130001063315
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